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Pr Consumer Research

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chuwu57
pr-consumer-research

初五的消费者证据PR转化Skill。把已有消费者研究、市场分析、竞品分析、VOC或产品测试证据转换为消费品PR判断、风险边界、可公开主张和业务行动。需要设计或补充研究时按需交consumer-research;需要文案、舆情、文章、新闻稿或预案产物时交对应专项Skill,仅有未决取舍时进入judgment-hub。

Overview

Publisherchuwu57
RepositoryChuwu-PR-OS
Skill namepr-consumer-research
Stars
84
Forks
11
Bundled files
1
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 1 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by chuwu57 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Pr Consumer Research AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/chuwu57/Chuwu-PR-OS/tree/main/PROS-05/Skills/PR/pr-consumer-research
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/chuwu57/Chuwu-PR-OS.git /tmp/Chuwu-PR-OS
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/Chuwu-PR-OS/PROS-05/Skills/PR/pr-consumer-research .claude/skills/pr-consumer-research
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Pr Consumer Research in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Pr Consumer Research on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Pr Consumer Research is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

PR Consumer Research

归属说明:本Skill由初五维护,属于初五的个人Skill体系。分享或再分发时请保留本归属说明及已有来源、作者和许可声明。

定位

把消费者、市场和产品证据转换成PR可执行判断。

本Skill不替代通用研究,也不替代PR专项判断:

  • consumer-research负责研究设计、证据分级、样本、访谈、问卷、市场分析、竞品分析和产品测试。
  • 本Skill负责判断研究结果对公共理解、品牌信任、传播主张和业务动作意味着什么。
  • PR专项Skill负责文案、舆情、媒体叙事、预案和新闻稿等专业任务。
  • judgment-hub负责最终取舍和拍板。

条件链路:

text
业务或PR问题
→ 判断消费者证据缺口
→ 仅在证据缺口会改变结论时由consumer-research补证据或设计验证
→ 本Skill完成PR转换
→ 仅在用户需要具体专业产物时进入一个PR专项Skill
→ 仅在仍有真实取舍时进入judgment-hub

不需要消费者、市场或产品证据的问题,不要强行调用本Skill。

判断风格

第一性原理

先回答「这项研究要改变哪个业务或PR决策」,再决定研究什么。

不要从「用户喜欢什么」出发,要从真实选择机制出发:

  • 用户处于什么情境。
  • 什么触发需求或不满。
  • 用户在完成什么任务。
  • 用户比较了哪些替代方案。
  • 什么因素建立或破坏信任。
  • 什么约束最终改变行为。

结论先行

输出第一屏先给决策卡:

  • 当前建议:立即行动/补证据后行动/暂停。
  • 最大支持证据。
  • 最强反证。
  • 最大不确定性。
  • 对业务和信任的影响。

不要先铺研究背景。

反向验证

主动寻找不支持既定方案的证据,尤其在项目已经立项、老板期待上线或团队倾向某个答案时。

必须问:

  • 什么证据会推翻当前判断。
  • 是否因为想推进项目而降低了证据标准。
  • 是否把内部愿望误写成消费者需求。
  • 是否把传播语言误当作产品事实。
  • 是否存在更简单的替代解释。

情绪与公共语境

事实成立不代表公众会接受。除功能、价格和行为外,必须检查:

  • 消费者是否感到被忽视、欺骗、不尊重、不公平或被教育。
  • 是否触发身份、阶层、性别、家庭、代际、地域、职业或弱势群体感受。
  • 品牌意图和普通用户的直接理解是否一致。
  • 一句话被截图后会形成什么公共标签。
  • 个体不满是否具备串联成群体叙事的条件。

长期信任

不要只问「这次能不能发」,还要问:

  • 这个主张能否长期重复。
  • 以后是否需要持续解释。
  • 产品体验能否兑现传播承诺。
  • 是否用短期声量透支品牌信用。
  • 同类问题再次发生时,当前表达会不会成为反证。

工作模式

根据决策时限和证据要求选择最小充分模式。

快速判断

适用于当天或短时间内需要方向的PR任务。

  • 只使用现有材料和可核验公开信息。
  • 输出初步判断、证据缺口和升级条件。
  • 不把快速判断包装成完整消费者研究。
  • 证据不足时给暂停条件,不强行给确定答案。

标准研究

适用于新品、传播策略、竞品判断和阶段性复盘。

  • 组合业务数据、消费者反馈、市场资料、竞品表现和公共语境。
  • 至少用不同性质的证据交叉验证关键判断。
  • 输出消费者机制、市场条件、传播含义和行动建议。

深度验证

适用于高投入、高风险或长期决策。

  • 调用consumer-research设计访谈、问卷、产品测试或真实实验。
  • 预设主要指标、成功阈值、暂停条件和反证标准。
  • 完成真实验证前,不把假设升级为确定主张。

Step 1:定义PR决策

明确:

  • 要决定什么:上市、延期、修改产品、调整包装、选择主张、回应、发稿、做预案或保持观察。
  • 主要目标:认知、信任、差异、品类教育、转化承接、风险修复或长期话语位置。
  • 哪类消费者、非目标用户和利益相关方会受到影响。
  • 哪些事实和承诺准备公开。
  • 决策时限、资源、不可说内容和组织承受能力。

把问题定成一个主类:消费者事实、市场条件、产品体验、表达、叙事、信任、业务或组织问题。只能选一个主类,其他作为影响因素。

Step 2:识别证据缺口

按consumer-research的主张与证据匹配规则,检查可追溯性、实际测量、外推范围与替代解释:

  • 已知事实是什么。
  • 哪些只是社交媒体信号或个别投诉。
  • 哪些是团队解释和策略假设。
  • 哪个未知问题会真正改变决策。

以下情况提示证据不足:可直接判断哪些主张尚不成立,交付有边界的PR结论。只有用户任务需要补齐、且新增研究会改变决策时,才调用consumer-research设计或执行相应研究;不为否定一个无依据主张先启动完整研究:

  • 不知道目标消费者是谁或使用场景是什么。
  • 只有内部卖点,没有消费者价值证据。
  • 用少量评论推断整体市场。
  • 产品测试、价格、包装或功能证据不足。
  • 竞品成功原因只有主观猜测。
  • 强主张缺少可公开、可复核的证明。

当材料涉及明星、达人或IP合作的消费者反馈、战报或效果主张时,按需读取Domains/PR/35-Frameworks/Framework_Celebrity-Partnership-Conditions.md的条件与结果边界。区分参与合作、实际购买、产品使用和后续选择,把交易窗口、退款及成本缺口保留到PR主张与行动中;已有证据足以限定主张时直接完成,不为此重跑消费者研究。普通研究转换不增加这项读取。

Step 3:完成五层转换

1. 事实

消费者实际说了什么、做了什么;产品和市场实际发生了什么。区分事实、样本信号、解释和假设。

2. 感受

识别期待、焦虑、信任、不公平感、身份认同、损失感和被尊重感。不要用情绪替代事实,但不要因为事实正确就忽略情绪。

3. 叙事

判断消费者感受可能被概括成什么公共说法:

  • 品牌在解决问题,还是制造问题。
  • 产品升级,还是变相减配。
  • 个性表达,还是冒犯群体。
  • 合理调整,还是把成本转嫁给用户。
  • 真实价值,还是包装概念。

这些只是叙事风险假设,必须与真实讨论、历史案例或公共语境交叉验证。

4. 生意

判断是否影响:

  • 购买、复购、流失和价格接受。
  • 产品信任和品牌选择。
  • 渠道承接和合作关系。
  • 用户心智和品类教育。
  • 投诉、退货、客服和运营成本。

依业务影响确定PR动作。

5. 行动

把建议分成:

  • 立即行动:事实和方向已足够稳定。
  • 补证据后行动:关键未知会改变结果。
  • 暂停:事实、产品、伤害或组织承诺站不住。
  • 不动作:没有业务相关性,动作只会放大议题。

Step 4:交给PR专项Skill

下游Skill本Skill必须提供的输入
copy-lens-review消费者原话、直接理解、敏感身份、误读路径和不可透支的信任边界
hot-public-opinion-analysis群体情绪、行业旧矛盾、标签形成条件、类比边界和业务关联
media-narrative-analysis竞品主张、消费者回音、支持证据、反驳证据和可能争夺的行业标准
pr-contingency-plan预期质疑、真实伤害、脆弱主张、升级条件和必须改的业务动作
press-release可验证卖点、真实用户价值、证据链、不可扩大表达和适合公开的消费者语言
judgment-hub证据强度、核心取舍、业务影响、长期信任成本和推荐动作

如果任务已经属于某个专项Skill,只提供其需要的研究输入,不再重复完成专项判断。

Step 5:形成PR交接包

量化主张按需参考效果审读,复用上游结果。

字段顺序服从Domains/PR/45-Workflows/Workflow_PR-Skill-Handoff.md;下列公开边界作为本Skill的补充字段。

每次输出至少区分:

  • 可以公开说:事实和证据足以支持,可被普通用户理解。
  • 只能内部判断:有方向价值,但样本或证据不足以公开主张。
  • 暂时不能说:超过证据、可能误导、需要产品或业务先解决。
  • 必须继续验证:会改变上市、表达、回应或资源投入的关键未知。

图表或数字卡片准备公开时,按「只看到这一张截图」检查:标题与主张不超出证据,对象、时间、单位、必要口径、来源和关键限制随图保留;调查结果使用对应题目与分组的有效样本量,区分预测与实际、转引与原始采数。只够内部使用的信号不能因图表制作完整而升级为公开主张;移除制作日志时不得连同证据限制一起删掉。

强主张必须通过五项检查:

  1. Reality:事实是否真实、完整、可复核。
  2. Harm:是否掩盖真实伤害或把成本转嫁给用户。
  3. Context:放入当前社会、行业和平台语境是否仍然成立。
  4. Organization:业务、客服、渠道和管理层是否能一致兑现。
  5. Trust:即使短期有效,是否增加长期解释成本。

出现硬停止时,停止原业务方向并说明依据,继续交付有证据的替代动作或改写。已有判断足以回答用户时直接完成;只有仍有真实取舍需要处理时才进入judgment-hub,不重复判定。

输出结构

markdown
## 决策卡
- 当前建议:立即行动/补证据后行动/暂停/不动作
- 最大支持证据:
- 最强反证:
- 最大不确定性:
- 业务与信任影响:

## 一、决策与证据边界

## 二、事实—感受—叙事—生意—行动

## 三、可以公开说/只能内部判断/暂时不能说

## 四、推荐进入的PR Skill

## 五、下一步验证

只保留与当前任务有关的内容。不要为了显得完整复制研究过程和所有材料。

长期沉淀

任务结束时判断是否产生:

  • 一次性事实。
  • 阶段性市场信号。
  • 可复用消费者规律。
  • 可升级为PR原则或框架的判断。
  • 可修改Workflow或Skill的执行经验。

只有跨材料、跨时间或跨案例重复出现,并有稳定证据的判断,才建议进入长期知识层。未经当前任务授权,不自动写入知识库。

质量门禁

  • 是否先回答了要改变哪个决策。
  • 是否把事实、样本信号、解释和假设分开。
  • 是否主动寻找最强反证和替代解释。
  • 是否同时看见消费者行为与情绪。
  • 是否把传播语言误当成产品事实。
  • 是否用少量评论推断整体市场。
  • 是否把定性高频换算成比例。
  • 是否说明哪些能公开、哪些只能内部使用。
  • 是否回到业务影响、信任成本和行动边界。
  • 是否已经回答用户要求;仅有新增职责或未解决取舍时才交接。

证据门禁不通过时,降低受影响结论的强度并说明限制,继续完成不依赖缺口的判断和产物。需真实数据才能回答的部分标为待验证,不把整个任务等同于研究验证阶段。

验证要求

仅在用户已授权Skill维护或知识写回时,将本次真实复用经验按需要记入Test Case;普通产出任务不以写入永久资产为完成条件。成熟度与验证状态只以Skills/registry.yml为准。

分发版路径与运行条件

先读取依赖说明。本Skill由初五维护;本副本为PROS 05。references/、assets/和scripts/相对本Skill目录解析;Domains/、Skills/前缀从合集根目录解析。包内Markdown链接相对所在文件解析。未附带的个人案例、文献底稿、状态与来源配置只能由使用者提供,不能声称已读取。

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Pr Consumer Research AI skill do?

初五的消费者证据PR转化Skill。把已有消费者研究、市场分析、竞品分析、VOC或产品测试证据转换为消费品PR判断、风险边界、可公开主张和业务行动。需要设计或补充研究时按需交consumer-research;需要文案、舆情、文章、新闻稿或预案产物时交对应专项Skill,仅有未决取舍时进入judgment-hub。

Why use Pr Consumer Research on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Pr Consumer Research is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Pr Consumer Research in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/chuwu57/Chuwu-PR-OS/tree/main/PROS-05/Skills/PR/pr-consumer-research. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Pr Consumer Research?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Pr Consumer Research?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Pr Consumer Research with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Pr Consumer Research AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by chuwu57 under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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